【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及agv调度，尤其是涉及一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法。
技术介绍
1、在现代经济中，物流是各行各业的基础。从日常生活中生鲜食品的及时配送到灾后应急物资的精准配送，都强调配送的及时性。在制造业中，采用准时制(just-in-time，jit)原则反映了供应链管理范式的转变，强调生产过程与客户需求的同步，以最大限度地减少库存成本，提高响应速度。
2、车间的物料配送在供应链中扮演着独特的角色，不仅需要考虑物料的运输和储存，还需要与生产过程紧密结合，对生产效率和成本有着至关重要的影响，是实现智能制造的重要研究课题。物料的及时配送是确保生产线顺利运行的关键，物料流的任何延迟或中断都会波及整个生产过程，导致机器闲置和代价高昂的停机时间。并且物料配送成本在总生产成本中占比很高，有的甚至高达30％。随着制造技术的发展，能够快速响应客户个性化定制需求的小批量、高频次的配送方式成为主流，这也对物料配送调度出了更高的要求。自动引导小车(automated guided vehicles，agv)是一种集成了多种先进技术，能够按照规划的路径行驶的智能物流装备，具有自动化、高柔性、高效率、高可靠性等特点，被广泛应用于制造车间的物料配送中。由agv等移动机器人组成的智能物流系统能大幅减少劳动力成本，提高物料的配送效率。
3、车间物料配送问题和agv调度问题、车辆路径问题(vehicle routing problem，vrp)和库存路径问题(inventory routing problem，irp
4、准时化物料配送方式可分为循环(milk-run)配送和点对点(point-to-point)配送两种。循环配送通常沿着一条固定的循环路线依次服务各工位或仓库，进行周期性补货。但循环配送存在路线冗余、灵活性差等缺点。点对点配送则可直接将物料从仓库运送到目标工位，能够快速响应实时或紧急需求，更加灵活。
5、在点对点配送方式下，系统首先要将多个配送任务合理分配给一辆或多辆小车，主要涉及以下决策问题：①若任务数量超出当前小车的运载能力，则需要分批多次配送，选择小车这一趟出行所需配送的任务。②若一辆小车一趟出行需要配送多个任务，则需要决策任务的配送次序。③决策小车每趟行程的出发时间。为了实现准时化配送，任务分配主要关注如何减小物料提前或超时送达的惩罚，一般有三类方法。第一类方法令小车连续配送，通过优化配送次序来减小时间窗惩罚值。这类方法多适用于决策周期短、任务紧凑的问题场景。第二类方法通过插入空闲时间来减少小车提前时间，仅根据当前任务需求确定发车时间。第三类方法根据物料需求时间窗和确定的行驶时间来倒推发车时间。这类方法因更加灵活而最具潜力，但需要假设小车按最短路径行驶且具有确定的行驶时长，没有考虑小车之间的冲突所导致的时间消耗，也就无法安排合适的发车时间。
6、因此，若要提升第三类方法的准时化配送效率，在明确小车配送任务后，还需在起点和终点间规划最优行驶路径。传统路径规划通常是在全局地图信息已知的静态环境下搜索起点和终点间的最短路径。由于通道有限而产生冲突的多车路径规划问题仍有待解决。
7、任务分配的另一个问题是在指派小车时会一直启用车间内所有小车。常见的小车指派规则有先到先服务(first arrive first serve，fafs)、最小空闲时间优先(minimumidle time，mit)、最短距离优先(shortest rectilinear distance，srd)等。现有研究会使用一条或多条优先级规则在所有小车中进行选择，使所有小车几乎一直在工作状态。然而，而行驶中的小车数量越多，需要处理的路径冲突也越多，并且当任务数量较少时造成资源浪费。
8、综上所述，现有的agv调度方法主要存在以下问题：1)准时化配送要求下任务分配和路径规划难以协同；2)调度中一直启用车间内所有小车，造成资源浪费；3)解决冲突时，重新规划整条路径可能会形成死锁，降低了系统的稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，提出了分阶段调度方案，在每个阶段，解决任务分配和路径规划两个子问题；在任务分配方面，设计了一种行程划分方法，解决了jit配送要求下考虑路径冲突的出发时间决策问题，同时，提出了一种基于启发式规则的agv指派方法，可以灵活调整agv的使用数量；为了解决路径冲突问题，提出了一种将a*算法与启发式方法相结合的混合路径规划算法，整个优化过程通过遗传算法进行迭代，可以实现高效且避免冲突的物料配送。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，该方法包括以下步骤：
4、获取物料配送任务，
5、将决策周期划分为多个阶段；
6、在每个阶段内利用独立的调度算法进行agv调度，优化每辆agv每趟出行所配送的任务和发车时间，并规划无冲突的最优路径，实现最小化时间窗惩罚和配送成本的agv调度方案，其中，所述调度算法包括任务分配和路径规划，所述任务分配中，基于发车时间预估进行行程划分，并基于启发式规则进行每个行程的agv指派，所述路径规划中，根据任务分配的结果，采用a*算法进行初始路径规划，并基于路径时间窗进行冲突检测，结合等待和局部重规划进行冲突解决。
7、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
8、(1)本专利技术建立了一个带时间窗口的jit物料配送模型，以最小化时间窗惩罚和配送成本，在任务分配方面，设计了基于发车时间预估的行程划分方法和基于启发式规则的agv指派方法，在路径规划方面，提出了a*算法和启发式算法相结合的混合路径规划算法，并采用遗传算法对任务分配和路径规划进行联合优化，实现了准时化配送要求下任务分配和路径规划的协同，能够保证物料及时配送，不出现延误，并避免路径冲突，满足了实际需求。
9、(2)本专利技术设计了一种基于发车时间预估的行程划分方法，来解决考虑路径冲突的发车时间决策问题，能够合理预留配送提前时间，增加可行解。
10、(3)设计了一种基于启发式规则的小车指派方法来启用合理数量的小车，以较少的agv实现物料的及时配送，并保持较少的线边物料存储数量，避免了资源浪费，可以提高计算效率和资源利用率，在性能和成本之间取得平衡。
11、(4)本专利技术设计了一种局部重规划方法，保留前段没有冲突的路径，尽量减少新路径相比原路径的改动，能够提高解的质量和鲁棒性，在计算效率和可扩展性方面具有良好的潜力。...
【技术保护点】
1.一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述将决策周期划分为多个阶段具体为：将所有物料配送任务按需求时间tDem划分为H+1个任务集合，分别记为阶段h内的任务数量为Jh，阶段长度为L；任务集只包含tDem＝TM的任务，只包含tDem∈(TM,TM+L]的任务，只包含tDem∈(TM+TA-L,TM+TA]的任务，其中，TA为产品在一个站位上的装配时长，TM为在两个站位间移动的时长；
3.根据权利要求1所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述独立的调度算法采用遗传算法，利用遗传算法进行AGV调度具体为：
4.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述最小化时间窗惩罚的目标函数表示为：
5.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述利用遗传算法进行AGV调度的决策变量包括：p>
6.根据权利要求5所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述利用遗传算法进行AGV调度的约束条件包括：
7.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述基于发车时间预估进行行程划分具体包括以下步骤：
8.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述基于启发式规则进行每个行程的AGV指派具体为：假设将染色体划分到R趟行程，为第r次行程的任务集合指派小车，并决策其发车时间tD,r，优先在阶段内已启动过的小车中选择最早可用的小车，若没有满足时间约束的小车，则在所有小车中选择最早可用的小车，其中，AGV小车的可用时间tAvail,k初始化为上一阶段的完成时间
9.根据权利要求1所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述基于路径时间窗进行冲突检测具体为：
10.根据权利要求9所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突AGV调度方法，其特征在于，所述结合等待和局部重规划进行冲突解决具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，其特征在于，所述将决策周期划分为多个阶段具体为：将所有物料配送任务按需求时间tdem划分为h+1个任务集合，分别记为阶段h内的任务数量为jh，阶段长度为l；任务集只包含tdem＝tm的任务，只包含tdem∈(tm,tm+l]的任务，只包含tdem∈(tm+ta-l,tm+ta]的任务，其中，ta为产品在一个站位上的装配时长，tm为在两个站位间移动的时长；
3.根据权利要求1所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，其特征在于，所述独立的调度算法采用遗传算法，利用遗传算法进行agv调度具体为：
4.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，其特征在于，所述最小化时间窗惩罚的目标函数表示为：
5.根据权利要求3所述的一种面向车间内准时化物料配送的无冲突agv调度方法，其特征在于，所述利用遗传算法进行agv调度的决策变量包括：
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